import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;

/**
 * @author doreaxon
 * @version 1.0
 * @date 2024/8/1 0:18
 * @注释 1. 两数之和
 * 已解答
 * 简单
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 * 提示
 * 给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target  的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。
 * <p>
 * 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。
 * <p>
 * 你可以按任意顺序返回答案。
 * <p>
 * <p>
 * <p>
 * 示例 1：
 * <p>
 * 输入：nums = [2,7,11,15], target = 9
 * 输出：[0,1]
 * 解释：因为 nums[0] + nums[1] == 9 ，返回 [0, 1] 。
 * 示例 2：
 * <p>
 * 输入：nums = [3,2,4], target = 6
 * 输出：[1,2]
 * 示例 3：
 * <p>
 * 输入：nums = [3,3], target = 6
 * 输出：[0,1]
 * <p>
 * <p>
 * 提示：
 * <p>
 * 2 <= nums.length <= 104
 * -109 <= nums[i] <= 109
 * -109 <= target <= 109
 * 只会存在一个有效答案
 * <p>
 * <p>
 * 进阶：你可以想出一个时间复杂度小于 O(n2) 的算法吗？
 *
 * 思考为什么使用hash表的时间复杂度更低？
 * hash表查找某个元素的时间复杂度是O(1)，所以hash表的时间复杂度更小。
 *
 * 想想hash表的底层数据结构，以及怎么插入的，就能理解hash表的查找的时间复杂度是O(1)。
 *
 *
 * hash表查找的最坏情况: O(n)（链表查找），O(log n)（红黑树查找），
 * 但是这种情况只在当所有键值对都哈希到同一个桶中时（即发生了严重的哈希冲突），
 * 查找时间复杂度会退化为 O(n)，其中 n 是该桶中的键值对数量。
 * 这种情况非常罕见，但如果哈希函数选择不当或者键的分布非常特殊，则可能发生。
 *
 */

public class TwoSum {
    public static void main(String[] args) {
        int [] nums = {2,7,11,15};
        System.out.println(Arrays.toString(new TwoSum().twoSum(nums, 9)));
        System.out.println();
        System.out.println(Arrays.toString(new TwoSum().twoSum2(nums, 9)));
    }

    /*第一种解法，暴力解法的优化，理论上的时间复杂度是外层O(n)
    内层是
    * 得到的结果是n*(n-1)/2
    *
    *
    * */
    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) {
                if (nums[i] + nums[j] == target) {
                    return new int[]{i, j};
                }
            }
        }
        return null;
    }

    /*遍历数组时，对于每个元素，我们可以检查哈希表中是否存在一个数，使得这两个数的和等于目标值。如果存在，则直接返回这两个数的索引；
    如果不存在，就将当前元素的值和它的索引存入哈希表中。这样，我们只需要遍历一次数组即可找到答案。*/
    public int[] twoSum2(int[] nums, int target) {
        HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            if (map.containsKey(target - nums[i])){
                return new int[]{i,map.get(target - nums[i])};
            }
            map.put(nums[i],i);
        }
        return null;
    }

}
